学术摘要中的关键词选择从标题到正文的提取策略

本文聚焦学术摘要关键词选择策略，探讨从标题到正文提取关键词的方法，标题作为文章核心要点的高度凝练，是关键词重要来源；正文内容丰富，涵盖研究背景、方法、结果等多方面，从中提取的关键词能更全面反映研究细节与重点，研究旨在通过科学合理的提取策略，精准选出能概括学术摘要核心内容的关键词，提升学术交流效率与信息检索准确性 。

中合理选择关键词，对于提高论文的可检索性和学术影响力至关重要，从标题到正文提取关键词的策略需兼顾准确性、代表性和全面性,以下是具体策略及实施步骤：

标题关键词提取：聚焦核心主题

1. 识别核心概念 通常包含研究的核心对象、方法或结论（如“基于深度学习的图像识别算法优化”）。

   提取名词性短语（如“深度学习”“图像识别”“算法优化”）作为基础关键词。

2. 处理复合标题

   为复合结构（如“A Study on X: Methods, Results, and Implications”），需拆分主次信息,优先提取与研究对象直接相关的词汇。

3. 避免冗余

   排除通用词（如“study”“research”）,保留具有学科特异性的术语。

摘要关键词提取：补充关键细节

1. 抓取研究要素

   • 研究对象：明确研究的具体领域或实体（如“糖尿病”“纳米材料”）。
   • 方法/技术：提取实验设计、算法或理论框架（如“随机对照试验”“卷积神经网络”）。
   • 结果/结论：提炼核心发现或创新点（如“疗效显著”“效率提升30%”）。
   • 应用场景：若适用，补充研究的应用领域（如“临床医学”“工业制造”）。

2. 处理长句与缩写

   • 将长句拆分为短语（如“采用量子计算优化物流路径” → “量子计算”“物流路径优化”）。
   • 首次出现缩写时保留全称（如“COVID-19（新型冠状病毒肺炎）”）,后续可用缩写。

3. 平衡专业性与通用性

   优先选择学科内通用术语,避免过于冷门或自创的词汇。

正文关键词补充：挖掘隐含信息

1. 高频词统计

   通过文本分析工具（如NVivo、AntConc）统计正文高频词,筛选与主题强相关的词汇。

2. 章节重点提取

   • 补充研究背景中的关键问题（如“全球变暖”“数据隐私”）。
   • 方法：提取技术细节（如“PCR扩增”“蒙特卡洛模拟”）。
   • 结果：提炼量化指标（如“p<0.05”“准确率95%”）。
   • 讨论：补充对比研究或理论框架（如“与Smith模型对比”“基于博弈论”）。

3. 避免过度泛化

   排除与主题关联度低的词汇（如“本文”“研究”）,聚焦具体贡献。

关键词优化策略

1. 同义词与近义词扩展

   考虑不同表达方式（如“机器学习”与“AI算法”）,但需避免重复。

2. 学科交叉词补充

   若研究涉及多学科，添加跨领域术语（如“生物信息学”“计算社会学”）。

3. 趋势词与热点词

   结合当前研究热点（如“碳中和”“元宇宙”）提升时效性。

4. 关键词数量控制

   通常选择3-5个核心词,避免过多导致稀释重点。

验证与调整

1. 数据库检索测试

   将关键词输入学术数据库（如Web of Science、PubMed）,检查检索结果是否精准匹配论文内容。

2. 同行评审反馈

   邀请领域内专家评估关键词的代表性和可检索性。

3. 动态更新

   根据论文修改或审稿意见调整关键词,确保与最终内容一致。

示例

“基于CRISPR-Cas9的基因编辑技术对水稻抗病性的影响” 关键词提取**：

• CRISPR-Cas9
• 基因编辑
• 水稻抗病性
• 农杆菌介导转化
• 田间试验 补充关键词**：
• 脱靶效应（方法部分）
• 产量提升（结果部分）
• 生物安全（讨论部分）

通过系统化提取与优化，关键词能精准反映论文核心价值,提升学术传播效率。